适用于新媒体事件聚类模型的混合算法研究

• 作者: 孙玲芳 李金海
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 K均值 最优保存策略 界限构造法 单点交叉
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 1404-1408,1487
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4605字
• 语种: 中文

摘要

为了及时准确区分新媒体事件,在分析常用聚类算法的基础上,将遗传算法与K_Means算法有效结合,提出了一种适合运用于新媒体事件聚类的混合K均值遗传算法.该算法同时改善了遗传算法的收敛较慢,以及K_ Means算法易于陷入局部最优解的不足,并运用最优保存策略、单点交叉以及单点变异操作,更大程度保证了混合K均值遗传算法的收敛.仿真实验表明了算法的可行性和有效性,为新媒体事件的聚类研究提供了新的研究方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙玲芳	江苏科技大学经济管理学院	72	510	13.0	19.0
2	李金海	江苏科技大学经济管理学院	1	2	1.0	1.0